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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明提出了一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法，包括：S1、采集移动目标所处环境在连续时刻下的CSI信号并组成CSI信号序列，并对所述CSI信号序列去噪；S2、基于行为提取算法对去噪后的所述CSI信号序列进行行为分割，并提取不同的行为信号；S3、通过短时傅里叶变换将所述行为信号转换成时频图；S4、将所述时频图输入到预训练好的神经网络中，从而识别并分类出不同的行为。通过对采集的CSI信号序列进行去噪，然后利用行为提取算法检测不同行为的起始点和结束点，将对应的有效行为信号提取出来，再将行为信号转化成时频图并导入神经网络中进行训练，这种基于小样本学习的方式识别准确率大大提高，能够有效的克服面对跨领域场景的问题。

主权项：1.一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集移动目标所处环境在连续时刻下的CSI信号并组成CSI信号序列，并对所述CSI信号序列去噪；S2、基于行为提取算法对去噪后的所述CSI信号序列进行行为分割，并提取不同的行为信号；具体包括：S21、利用主成分分析法对所述CSI信号序列进行降维处理，所述CSI信号序列中的子载波的每个数据包索引均对应转化成多个主成分；S22、选取多个所述主成分中的若干个所述主成分进行求和计算，得到主成分和；S23、建立滑动窗口，以所述CSI信号序列的第一个所述数据包索引为起始点，利用所述滑动窗口每次截取多个所述数据包索引长度的所述CSI信号序列，得到包含多个所述主成分和的求和序列，并计算所述求和序列的方差；S24、利用所述滑动窗口的步进移动遍历所述CSI信号序列，得到包含多个所述方差的方差序列，并计算所述方差序列的中值；S25、比较不同时刻下的所述中值与环境阈值，若某时刻所述中值大于所述环境阈值，则将该时刻作为行为起始点，若某时刻所述中值下降至小于所述环境阈值，且该时刻与所述行为起始点距离超过4秒，则将该时刻作为行为结束点；S26、根据所述行为起始点和所述行为结束点提取不同的行为信号；S3、通过短时傅里叶变换将所述行为信号转换成时频图；以及S4、将所述时频图输入到预训练好的神经网络中，从而识别并分类出不同的行为。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门大学 一种基于迁移学习和WiFi的行为识别方法及系统